商業(yè)智能BI的主要四個技術

  目前，越來越多的企業(yè)開始使用商業(yè)智能BI軟件，當前市場上的商務智能BI軟件不計其數(shù)，它們所具備的功能也各不相同，但一個好的商業(yè)智能BI軟件所涉及的核心技術卻是相同的。只要有下列核心技術，就可以稱其為完整的商務智能BI軟件，下面我們就來看看商業(yè)智能BI的主要四個技術。

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一、商業(yè)智能的主要四個技術

1、數(shù)據(jù)倉庫

  數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）是一種語義上一致的數(shù)據(jù)存儲，是指從多個數(shù)據(jù)源收集的信息，以一種一致的存儲方式保存所得到的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)倉庫的特點是面向主題的、集成的、與時間相關的、不可修改的數(shù)據(jù)集合。實施BI首先要從企業(yè)內(nèi)部和企業(yè)外部不同的數(shù)據(jù)源，如CRM、SCM、ERP系統(tǒng)及其他應用系統(tǒng)等搜集有用的數(shù)據(jù)，進行轉(zhuǎn)換和合并，因此需要數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市技術的支持。

2、ETL數(shù)據(jù)處理

  ETL 的英文全稱叫做 Extraction（抽取），Transformation（轉(zhuǎn)換），Loading（加載）。抽取主要是針對各個業(yè)務系統(tǒng)及不同服務器的分散數(shù)據(jù)，充分理解數(shù)據(jù)定義后，規(guī)劃需要的數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)定義，制定可操作的數(shù)據(jù)源，制定增量抽取和緩慢漸變的規(guī)則。

  轉(zhuǎn)換就是指數(shù)據(jù)的清洗、合并、拆分、加工、數(shù)據(jù)邏輯計算處理的過程，通常會按照一定的業(yè)務邏輯規(guī)則進行計算，最后轉(zhuǎn)換成符合業(yè)務模型、分析模型的規(guī)范性的數(shù)據(jù)。ETL的目的是將企業(yè)中分散、零亂、標準不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起，為企業(yè)的決策提供分析依據(jù)。ETL是實現(xiàn)BI的基礎，因為保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)量與正確性。如果質(zhì)量出現(xiàn)問題，最后的報表做出來也是錯的。

3、聯(lián)機分析處理（OLAP）

  聯(lián)機分析處理OLAP是一種軟件技術，它使分析人員能夠迅速、一致、交互地從各個方面觀察信息，以達到深入理解數(shù)據(jù)的目的。OLAP具備上鉆、下鉆、切片、切塊和旋轉(zhuǎn)5個基本功能。數(shù)據(jù)倉庫與OLAP的關系是互補的，現(xiàn)代OLAP系統(tǒng)一般以數(shù)據(jù)倉庫作為基礎，即從數(shù)據(jù)倉庫中抽取詳細數(shù)據(jù)的一個子集并經(jīng)過必要的聚集存儲到OLAP存儲器中供前端分析工具讀取。

  作為商業(yè)智能BI軟件的核心技術，OLAP可以在使用多維數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市上進行，充分發(fā)揮OLAP的聯(lián)機分析的功能和特性。

4、數(shù)據(jù)挖掘

  數(shù)據(jù)挖掘即數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，是一個在數(shù)據(jù)中提取出有效的、新穎的、有潛在實用價值和易于理解知識模式的高級過程。數(shù)據(jù)挖掘技術以企業(yè)擁有的大量數(shù)據(jù)為對象，通過抽取、轉(zhuǎn)換、裝載等數(shù)據(jù)處理方法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的關聯(lián)與趨勢，探尋出其中的業(yè)務規(guī)律和模式，在關系數(shù)據(jù)庫中存儲多維數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)。

  以標準化XML格式的形式存儲數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)抽取接口。其中聯(lián)機分析處理OLAP側(cè)重于與用戶的交互、快速的響應速度及提供數(shù)據(jù)的多維視圖，而數(shù)據(jù)挖掘則注重自動發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和有用信息。

   在未來幾年，商業(yè)智能的發(fā)展趨勢表明，除了更多的自動化和集成外，它將廣泛應用于所有商業(yè)領域。也就是說，每一個工作流程都有數(shù)據(jù)支持，而企業(yè)將獲得更多相關的見解和建議。以上就是小編為您介紹的商業(yè)智能的主要四個技術，希望對大家有所幫助。